Este artículo se propone explicar
las distintas maneras de ejecutar la función
acep_cleaning(). En primer lugar, corresponde mencionar los
parámetros que conforman la función: Tolower, rm_cesp, rm_emoji,
rm_hashtag, rm_users, rm_punt, rm_num, rm_url, rm_meses, rm_dias,
rm_stopwords, rm_shortwords, rm_newline, rm_whitespace, other_sw.
Por defecto, todos los parámetros están seteados con el valor TRUE, es decir que están activados a excepción de other_sw. Este parámetro está marcado como NULL.
Para comprender el funcionamiento de acep_cleaning(),
repasaremos cada uno de los parámetros con ejemplos. Utilizaremos una
base de tweets sobre el paro de trenes realizado el día 08/11/2022 que
contienen las palabras “La Fraternidad” que refieren al sindicato
argentino de maquinistas de locomotoras y trenes.
El parámetro tolower refiere a llevar todo el texto a minúscula. Teniendo en cuenta que R es un software “case sensitive” (es decir, sensible a las mayúsculas y minúsculas) resulta de interés que todas las palabras queden en minúscula para que al realizar un conteo, no se consideren distintas las palabras que difieran en el tipeo de mayúscula o minúscula.
Lo que haremos será aislar cada uno de los parámetros, poniéndolos en FALSE a excepción del que queremos probar.
En primer lugar cargamos la base de ejemplo:
library(ACEP)
url <- "https://observatoriodeconflictividad.org/basesdatos/la_fraternidad.rds"
base <- base::subset(acep_load_base(url), select = text)$textSeleccionemos ahora tan sólo un tweet:
#> [1] "👉PROTESTA/La Fraternidad desoye conciliación obligatoria y mantiene paralizados los trenes\nhttps://t.co/644Ak0HZ7I"Vemos que tiene algunas letras en mayúscula. Aplicamos el parámetro
tolower de la función acep_cleaning() y verificamos el
resultado.
minus <- acep_cleaning(primer_tweet,
tolower = TRUE,
rm_cesp = FALSE,
rm_emoji = FALSE,
rm_hashtag = FALSE,
rm_users = FALSE,
rm_punt = FALSE,
rm_num = FALSE,
rm_url = FALSE,
rm_meses = FALSE,
rm_dias = FALSE,
rm_stopwords = FALSE,
rm_shortwords = FALSE,
rm_newline = FALSE,
rm_whitespace = FALSE,
other_sw = NULL)
cat(paste("****SIN tolower****\n", primer_tweet, "****\n", sep=""))#> ****SIN tolower****
#> 👉PROTESTA/La Fraternidad desoye conciliación obligatoria y mantiene paralizados los trenes
#> https://t.co/644Ak0HZ7I****#> ****CON tolower****
#> 👉protesta/la fraternidad desoye conciliación obligatoria y mantiene paralizados los trenes
#> https://t.co/644ak0hz7i****Efectivamente, los caracteres en mayúscula pasan a minúscula.
El parámetros rm_cesp refiere a los caracteres especiales. Es común que en una base conformada por tweets (aunque no solamente) aparezcan muchos caracteres especiales tales como tildes. Estos caracteres no hacen ningún aporte al análisis semántico por lo que es conveniente removerlos. Al igual que el caso anterior, aislamos el parámetro rm_cesp.
cesp <- acep_cleaning(primer_tweet,
tolower = FALSE,
rm_cesp = TRUE,
rm_emoji = FALSE,
rm_hashtag = FALSE,
rm_users = FALSE,
rm_punt = FALSE,
rm_num = FALSE,
rm_url = FALSE,
rm_meses = FALSE,
rm_dias = FALSE,
rm_stopwords = FALSE,
rm_shortwords = FALSE,
rm_newline = FALSE,
rm_whitespace = FALSE,
other_sw = NULL)
cat(paste("****SIN rm_cesp****\n", primer_tweet, "****\n", sep=""))#> ****SIN rm_cesp****
#> 👉PROTESTA/La Fraternidad desoye conciliación obligatoria y mantiene paralizados los trenes
#> https://t.co/644Ak0HZ7I****#> ****CON rm_cesp****
#> 👉PROTESTA/La Fraternidad desoye conciliacion obligatoria y mantiene paralizados los trenes
#> https://t.co/644Ak0HZ7I****En este caso hay sólo una tilde en “conciliación” y fue removida.
Es común que aparezcan emojis en tweets o texto obtenido a través de redes sociales. Estos caracteres puede ser problemáticos para el análisis de texto y por este motivo se remueven con el parámetro rm_emoji.
emoji <- acep_cleaning(primer_tweet,
tolower = FALSE,
rm_cesp = FALSE,
rm_emoji = TRUE,
rm_hashtag = FALSE,
rm_users = FALSE,
rm_punt = FALSE,
rm_num = FALSE,
rm_url = FALSE,
rm_meses = FALSE,
rm_dias = FALSE,
rm_stopwords = FALSE,
rm_shortwords = FALSE,
rm_newline = FALSE,
rm_whitespace = FALSE,
other_sw = NULL)
cat(paste("****SIN rm_emoji****\n", primer_tweet, "***\n", sep=""))#> ****SIN rm_emoji****
#> 👉PROTESTA/La Fraternidad desoye conciliación obligatoria y mantiene paralizados los trenes
#> https://t.co/644Ak0HZ7I***#> ****CON rm_emoji****
#> PROTESTA/La Fraternidad desoye conciliación obligatoria y mantiene paralizados los trenes
#> https://t.co/644Ak0HZ7I****Los #hashtags son muy comunes en los textos de redes sociales. Son también caracteres que esconden palabras cuando realizamos un análisis semántico. Para removerlos, utilizamos el parámetro rm_hashtag. Utilizamos otro tweet de la base que contiene #hashtag
con_hash <- base[40]
hash <- acep_cleaning(base[40],
tolower = FALSE,
rm_cesp = FALSE,
rm_emoji = FALSE,
rm_hashtag = TRUE,
rm_users = FALSE,
rm_punt = FALSE,
rm_num = FALSE,
rm_url = FALSE,
rm_meses = FALSE,
rm_dias = FALSE,
rm_stopwords = FALSE,
rm_shortwords = FALSE,
rm_newline = FALSE,
rm_whitespace = FALSE,
other_sw = NULL)
cat(paste("****SIN rm_hashtag****\n", con_hash, "****\n", sep=""))#> ****SIN rm_hashtag****
#> #Transporte | El gremio de los ferroviarios realiza un paro desde las 00hs en el marco de un conflicto por el reclamo del pago de un bono de 50 mil pesos a jubilados y pensionados. Miles de usuarios se ven afectados.
#> https://t.co/1bHDoEVS76****#> ****CON rm_hashtag****
#> | El gremio de los ferroviarios realiza un paro desde las 00hs en el marco de un conflicto por el reclamo del pago de un bono de 50 mil pesos a jubilados y pensionados. Miles de usuarios se ven afectados.
#> https://t.co/1bHDoEVS76****NOTA: se elimina todo el #hashtags, no sólo el símbolo (#Transporte)
La mención de usuarios es algo que suele aparecer en análisis de texto en redes. Respuestas a otros tweets o menciones a usuarios que queremos remover. Para esto utilizamos el parámetro rm_users
con_user <- base[12]
user <- acep_cleaning(base[12],
tolower = FALSE,
rm_cesp = FALSE,
rm_emoji = FALSE,
rm_hashtag = FALSE,
rm_users = TRUE,
rm_punt = FALSE,
rm_num = FALSE,
rm_url = FALSE,
rm_meses = FALSE,
rm_dias = FALSE,
rm_stopwords = FALSE,
rm_shortwords = FALSE,
rm_newline = FALSE,
rm_whitespace = FALSE,
other_sw = NULL)
cat(paste("****SIN rm_users****\n", con_user, "****\n", sep=""))#> ****SIN rm_users****
#> @TrenesArg Estaría bueno que empiecen por corroborar las empresas tercerizadas dónde la mayoría de los principales accionistas forman parte de la fraternidad. También son tan forros que discriminan a los trabajadores que se la pasan caminando en las vías para que el servicio funcione.****#> ****CON rm_users****
#> Estaría bueno que empiecen por corroborar las empresas tercerizadas dónde la mayoría de los principales accionistas forman parte de la fraternidad. También son tan forros que discriminan a los trabajadores que se la pasan caminando en las vías para que el servicio funcione.****NOTA: Igual que con el #hashtag, quita todo, no sólo el símbolo @
La puntuación son caracteres que pueden aparecer muchísimas veces, pero nuevamente, aportan a la compresión lectora pero no al conteo de palabras o análisis semántica. La podemos remover con el parámetro rm_punt.
punt <- base[13]
s_punt <- acep_cleaning(base[13],
tolower = FALSE,
rm_cesp = FALSE,
rm_emoji = FALSE,
rm_hashtag = FALSE,
rm_users = FALSE,
rm_punt = TRUE,
rm_num = FALSE,
rm_url = FALSE,
rm_meses = FALSE,
rm_dias = FALSE,
rm_stopwords = FALSE,
rm_shortwords = FALSE,
rm_newline = FALSE,
rm_whitespace = FALSE,
other_sw = NULL)
cat(paste("****SIN rm_punt****\n", punt, "****\n", sep=""))#> ****SIN rm_punt****
#> Sociedad: Paro de trenes: La Fraternidad no acató la conciliación y no habrá servicio en el país
#> ✍️por Agostina Carlesso
#> 👉https://t.co/WI6mzHYM1i
#> #InformacionEsPoder****#> ****CON rm_punt****
#> Sociedad Paro de trenes La Fraternidad no acató la conciliación y no habrá servicio en el país
#> ✍ por Agostina Carlesso
#> 👉https t co WI6mzHYM1i
#> #InformacionEsPoder****Siguiendo la misma lógica, los números no aportan información relevante y requieren ser limpiados de nuestra base. Más aún en análisis de texto obtenido a través de redes sociales, ya sea por nombres de usuario o información codificada, aparece una gran cantidad de números. Se remueve con el parámetro rm_num.
num <- base[70]
num_s <- acep_cleaning(base[70],
tolower = FALSE,
rm_cesp = FALSE,
rm_emoji = FALSE,
rm_hashtag = FALSE,
rm_users = FALSE,
rm_punt = FALSE,
rm_num = TRUE,
rm_url = FALSE,
rm_meses = FALSE,
rm_dias = FALSE,
rm_stopwords = FALSE,
rm_shortwords = FALSE,
rm_newline = FALSE,
rm_whitespace = FALSE,
other_sw = NULL)
cat(paste("****SIN rm_num****\n", num, "****\n", sep=""))#> ****SIN rm_num****
#> Del 14 al 20 de noviembre celebramos la V #FMSemanaSVL bajo el lema “Cede el paso a una conducción segura”.
#>
#> Este año contaremos con grandes profesionales en nuestras jornadas virtuales y presenciales.
#>
#> Consulta aquí todo el programa 🔗https://t.co/rXOewZj0ih
#>
#> ¡Te esperamos! https://t.co/vJHkN3nYFo****#> ****CON rm_num****
#> Del al de noviembre celebramos la V #FMSemanaSVL bajo el lema “Cede el paso a una conducción segura”.
#>
#> Este año contaremos con grandes profesionales en nuestras jornadas virtuales y presenciales.
#>
#> Consulta aquí todo el programa 🔗https://t.co/rXOewZjih
#>
#> ¡Te esperamos! https://t.co/vJHkNnYFo****Las URLs aparecen comúnmente, links o imágenes que se codifican como urls. Para removerlas usamos el parámetro rm_url
num <- base[70]
num_s <- acep_cleaning(base[70],
tolower = FALSE,
rm_cesp = FALSE,
rm_emoji = FALSE,
rm_hashtag = FALSE,
rm_users = FALSE,
rm_punt = FALSE,
rm_num = FALSE,
rm_url = TRUE,
rm_meses = FALSE,
rm_dias = FALSE,
rm_stopwords = FALSE,
rm_shortwords = FALSE,
rm_newline = FALSE,
rm_whitespace = FALSE,
other_sw = NULL)
cat(paste("****SIN rm_url****\n", num, "****\n", sep=""))#> ****SIN rm_url****
#> Del 14 al 20 de noviembre celebramos la V #FMSemanaSVL bajo el lema “Cede el paso a una conducción segura”.
#>
#> Este año contaremos con grandes profesionales en nuestras jornadas virtuales y presenciales.
#>
#> Consulta aquí todo el programa 🔗https://t.co/rXOewZj0ih
#>
#> ¡Te esperamos! https://t.co/vJHkN3nYFo****#> ****CON rm_url****
#> Del 14 al 20 de noviembre celebramos la V #FMSemanaSVL bajo el lema “Cede el paso a una conducción segura”.
#>
#> Este año contaremos con grandes profesionales en nuestras jornadas virtuales y presenciales.
#>
#> Consulta aquí todo el programa 🔗
#>
#> ¡Te esperamos! ****En el caso de querer remover meses del año, podemos utilizar el parámetro rm_meses. En este caso, el tweet tiene la palabra “noviembre”
meses <- base[70]
meses_s <- acep_cleaning(base[70],
tolower = FALSE,
rm_cesp = FALSE,
rm_emoji = FALSE,
rm_hashtag = FALSE,
rm_users = FALSE,
rm_punt = FALSE,
rm_num = FALSE,
rm_url = FALSE,
rm_meses = TRUE,
rm_dias = FALSE,
rm_stopwords = FALSE,
rm_shortwords = FALSE,
rm_newline = FALSE,
rm_whitespace = FALSE,
other_sw = NULL)
cat(paste("****SIN rm_mes****\n", meses, "****\n", sep=""))#> ****SIN rm_mes****
#> Del 14 al 20 de noviembre celebramos la V #FMSemanaSVL bajo el lema “Cede el paso a una conducción segura”.
#>
#> Este año contaremos con grandes profesionales en nuestras jornadas virtuales y presenciales.
#>
#> Consulta aquí todo el programa 🔗https://t.co/rXOewZj0ih
#>
#> ¡Te esperamos! https://t.co/vJHkN3nYFo****#> ****CON rm_mes****
#> Del 14 al 20 de celebramos la V #FMSemanaSVL bajo el lema “Cede el paso a una conducción segura”.
#>
#> Este año contaremos con grandes profesionales en nuestras jornadas virtuales y presenciales.
#>
#> Consulta aquí todo el programa 🔗https://t.co/rXOewZj0ih
#>
#> ¡Te esperamos! https://t.co/vJHkN3nYFo****En el caso de querer remover días de la semana, podemos utilizar el parámetro rm_dias. En este caso, el tweet tiene la palabra “martes”
dia <- base[429]
dia_s <- acep_cleaning(base[429],
tolower = FALSE,
rm_cesp = FALSE,
rm_emoji = FALSE,
rm_hashtag = FALSE,
rm_users = FALSE,
rm_punt = FALSE,
rm_num = FALSE,
rm_url = FALSE,
rm_meses = FALSE,
rm_dias = TRUE,
rm_stopwords = FALSE,
rm_shortwords = FALSE,
rm_newline = FALSE,
rm_whitespace = FALSE,
other_sw = NULL)
cat(paste("****SIN rm_dias****\n", dia, "****\n", sep=""))#> ****SIN rm_dias****
#> Paro de trenes: el sindicato de la Fraternidad no acatará la conciliación obligatoria que dictó el ministerio de Trabajo y este martes no habrá servicio - Infobae https://t.co/0YH6FDeGXN****#> ****CON rm_dias****
#> Paro de trenes: el sindicato de la Fraternidad no acatará la conciliación obligatoria que dictó el ministerio de Trabajo y este no habrá servicio - Infobae https://t.co/0YH6FDeGXN****Las stopwords son palabras que tienen distintas funciones aportando a la comprensión del texto. Sin embargo, si buscamos realizar un conteo de palabras, resultan contraproducentes ya que se repiten muchas veces y no aportan al contenido. Se pueden remover con el parámetro rm_stopwords.
La lista de las palabras consideradas “stop words” puede verificarse en el siguiente link: stopwords <- readRDS(url(“https://github.com/HDyCSC/datos/raw/222dd7c060fabc2904c1ceffbea6958f9a275b57/stopwords.rds”))
url <- "https://github.com/HDyCSC/datos/raw/222dd7c060fabc2904c1ceffbea6958f9a275b57/stopwords.rds"
stopwords <- acep_cleaning(url)
stopw <- base[429]
stopw_w <- acep_cleaning(base[429],
tolower = FALSE,
rm_cesp = FALSE,
rm_emoji = FALSE,
rm_hashtag = FALSE,
rm_users = FALSE,
rm_punt = FALSE,
rm_num = FALSE,
rm_url = FALSE,
rm_meses = FALSE,
rm_dias = FALSE,
rm_stopwords = TRUE,
rm_shortwords = FALSE,
rm_newline = FALSE,
rm_whitespace = FALSE,
other_sw = NULL)
cat(paste("****SIN rm_stopwords****\n", stopw, "****\n", sep=""))#> ****SIN rm_stopwords****
#> Paro de trenes: el sindicato de la Fraternidad no acatará la conciliación obligatoria que dictó el ministerio de Trabajo y este martes no habrá servicio - Infobae https://t.co/0YH6FDeGXN****#> ****CON rm_stopwords****
#> Paro trenes: sindicato Fraternidad acatará conciliación obligatoria dictó ministerio Trabajo martes servicio - Infobae https://t.co/0YH6FDeGXN****En caso de querer eliminar las palabras de 1 sólo caracter que pueden quedar como “residuos” de limpiezas previas y que probablemente no tengan contenido útil, lo hacemos con el parámetro rm_shortwords.
short <- base[97]
short_s <- acep_cleaning(base[97],
tolower = FALSE,
rm_cesp = FALSE,
rm_emoji = FALSE,
rm_hashtag = FALSE,
rm_users = FALSE,
rm_punt = FALSE,
rm_num = FALSE,
rm_url = FALSE,
rm_meses = FALSE,
rm_dias = FALSE,
rm_stopwords = FALSE,
rm_shortwords = TRUE,
rm_newline = FALSE,
rm_whitespace = FALSE,
other_sw = NULL)
cat(paste("****SIN rm_shortwords****\n", short, "****\n", sep=""))#> ****SIN rm_shortwords****
#> @GusDeheza @PolloSobrero NO es un paro de la Fraternidad y x primera vez en mi vida ESTOY DE ACUERDO ..es un apoyo a los JUBILADOS.para q le den un bono a fin de año...jamás nadie se acordó de apoyar a los jubilados x primera vez un gremio rompe un pacto con la CGT..ya q no querían .****#> ****CON rm_shortwords****
#> @GusDeheza @PolloSobrero NO es un paro de la Fraternidad primera vez en mi vida ESTOY DE ACUERDO ..es un apoyo los JUBILADOS.para le den un bono fin de año...jamás nadie se acordó de apoyar los jubilados primera vez un gremio rompe un pacto con la CGT..ya no querían .****El parámetro rm_newline se utiliza en caso de querer eliminar los saltos de línea. En este ejemplo hay un salgo de línea antes del link del final del tweet.
newl <- base[2]
newl_s <- acep_cleaning(base[2],
tolower = FALSE,
rm_cesp = FALSE,
rm_emoji = FALSE,
rm_hashtag = FALSE,
rm_users = FALSE,
rm_punt = FALSE,
rm_num = FALSE,
rm_url = FALSE,
rm_meses = FALSE,
rm_dias = FALSE,
rm_stopwords = FALSE,
rm_shortwords = FALSE,
rm_newline = TRUE,
rm_whitespace = FALSE,
other_sw = NULL)
cat(paste("****SIN rm_newline****\n",newl, "****\n", sep=""))#> ****SIN rm_newline****
#> 👉PROTESTA/La Fraternidad desoye conciliación obligatoria y mantiene paralizados los trenes
#> https://t.co/644Ak0HZ7I****#> ****CON rm_newline****
#> 👉PROTESTA/La Fraternidad desoye conciliación obligatoria y mantiene paralizados los trenes https://t.co/644Ak0HZ7I****Ya sea porque los usuarios tipean dobles espacios por error o por limpiezas previas, suelen quedar espacios en blanco en los textos que no ayudan a la legibilidad del texto. El parámetro rm_whitespace elimina los espacios en blanco.
En este ejemplo, entre “en nuestro” hay un doble espacio.
white <- base[60]
white_s <- acep_cleaning(base[60],
tolower = FALSE,
rm_cesp = FALSE,
rm_emoji = FALSE,
rm_hashtag = FALSE,
rm_users = FALSE,
rm_punt = FALSE,
rm_num = FALSE,
rm_url = FALSE,
rm_meses = FALSE,
rm_dias = FALSE,
rm_stopwords = FALSE,
rm_shortwords = FALSE,
rm_newline = FALSE,
rm_whitespace = TRUE,
other_sw = NULL)
cat(paste("****SIN rm_whitespace****\n", white, "****\n", sep=""))#> ****SIN rm_whitespace****
#> El @INSST_MITES_GOB presenta 3 infografías con datos estadísticos sobre los accidentes de trabajo en nuestro país.
#>
#> Consulta toda la info en https://t.co/piMaTqoMiF https://t.co/lcJe8ed0x4****#> ****CON rm_whitespace****
#> El @INSST_MITES_GOB presenta 3 infografías con datos estadísticos sobre los accidentes de trabajo en nuestro país.
#>
#> Consulta toda la info en https://t.co/piMaTqoMiF https://t.co/lcJe8ed0x4****Es posible que la lista de stop words no sea exhaustiva. Si el usuario desea agregar palabras a la lista de stop words, lo puede hacer con el parámetro other_sw. En este ejemplo, agregamos la palabra “Fraternidad” como stop word para que la detect y la remueva. Hay que tener en cuenta que para este caso, también debe estar en TRUE el parámetro “rm_stopwords”. Posteriormente, se agrega entre comillas la palabra de remover. En caso de querer agregar más de una palabra, se puede crear un vector string con cada una de las palabras separadas por coma. En este caso se agregan las palabras “conciliación” y “Fraternidad”.
osw <- base[2]
osw_s <- acep_cleaning(base[2],
tolower = FALSE,
rm_cesp = FALSE,
rm_emoji = FALSE,
rm_hashtag = FALSE,
rm_users = FALSE,
rm_punt = FALSE,
rm_num = FALSE,
rm_url = FALSE,
rm_meses = FALSE,
rm_dias = FALSE,
rm_stopwords = TRUE,
rm_shortwords = FALSE,
rm_newline = FALSE,
rm_whitespace = FALSE,
other_sw = c("conciliación", "Fraternidad"))
cat(paste("****SIN other_sw****\n", osw, "****\n", sep=""))#> ****SIN other_sw****
#> 👉PROTESTA/La Fraternidad desoye conciliación obligatoria y mantiene paralizados los trenes
#> https://t.co/644Ak0HZ7I****#> ****CON other_sw****
#> 👉PROTESTA/La desoye obligatoria mantiene paralizados trenes
#> https://t.co/644Ak0HZ7I****